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The air transport sector is characterized by big volumes of passengers transported globaly. These transports, interconnecting geographically diverse localities, turn this modal into a potencial disseminator of infectious diseases in general. With the Covid-19 pandemic, governments and airports all over the world have implemented restrictive measures on airport operations, in a attempt to mitigate this dissemination potencial, resulting in negative impacts on the operating results of these airports. This work aims to analyze the impact of the Covid-19 pandemic on the efficiency values of 17 Brazilian airports, and also the influence of different factors on these efficiencies. The methodology took place in two stages, with the application of Data Envelopment Analysis (DEA), to obtain the efficiency scores, followed by tobit regression to identify and analyze the influence exerted by different factors on these efficiencies. Data from 2010 to 2020 were used. The results showed that there was no significant reduction in efficiency scores of these airports, due to the Covid-19 pandemic. The models obtained with the tobit regression showed a positive influence of GDP per capita on airport efficiency values, and expressed the statistical insignificance of the influence of privatization on these values.
O setor de transporte aéreo é caracterizado por grandes volumes de passageiros transportados por todo o mundo. Estes transportes, interligando localidades geograficamente diversas, fazem deste modal um potencial disseminador de doenças infectocontagiosas em geral. Com a pandemia do Covid-19, governos e aeroportos de todo o mundo implantaram medidas restritivas às operações aeroportuárias, com o objetivo de mitigar esse potencial de disseminação, resultando em impactos negativos nos resultados operacionais destes aeroportos. Este trabalho visa analisar o impacto da pandemia do Covid-19 nos valores de eficiência de 17 aeroportos brasileiros, bem como analisar a influência de fatores diversos sob estas eficiências. A metodologia se deu em duas etapas, com a aplicação de Análise Envoltória de Dados (DEA) e obtenção de scores de eficiência, seguido de regressão tobit para identificação e análise da influência exercida por fatores diversos sob estas eficiências. Foram utilizados dados de 2010 a 2020. Os resultados mostraram que não houve redução significativa nos valores de eficiência destes aeroportos, devido à pandemia do Covid-19. Os modelos obtidos com a regressão tobit demonstraram uma influência positiva do PIB per capita nos scores de eficiência dos aeroportos, e expressaram a insignificância estatística da influência da privatização sob esses valores.
